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9月21日消息,由清华大学、无问芯穹、正行创新联合发起的具身智能体基础设施 RPent 正式开源。RPent 面向真实物理世界,将通用大模型的任务理解与规划能力、VLA 等专家模型的精细操作能力,以及记忆、工具和机器人接口连接起来,形成从感知、决策、执行到反馈纠错的完整闭环,使智能体能够持续适应环境变化,并将经过验证的经验沉淀为可复用的能力,在与物理环境的持续交互中不断学习和进化。在 LIBERO-PRO 基准测试中达到92.6% 的任务成功率,并将端到端任务完成速度优化7倍以上。
据了解,此次发布同步释出了一系列RPent 真机demo,展示了多个有趣的开放式任务,这些任务并不是为每一种场景单独训练一个专用策略。机器人真正发生的变化,是开始从“执行学过的动作”,走向“理解任务、调用能力,并根据环境变化调整行动”。例如,当任务变化为“将干净餐具放入纸箱”时,在 RPent 中,智能体会先观察当前环境,再根据新的目标选择放置位置。执行过程中,如果视觉定位出现偏差,它还会检查结果、排除错误目标,并重新定位手中的盘子。
据悉,RPent 核心设计思路是让模型各自承担擅长的事,通用大模型负责理解任务、制定计划;VLA、WAM 等专家模型负责高精度动作执行;记忆系统沉淀经验,推动智能体持续优化;框架负责连接模型、工具与真实环境,形成闭环。形成“观察—规划—执行—反馈—再规划”的闭环,让智能体从一次性执行任务,走向在真实世界中持续成长。(韩蕾)
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